วิธีการใช้ Deep Learning กับข้อมูลขนาดเล็ก – Thought Leaders

เมื่อพูดถึงการ跟ติดเทรนด์ด้านความปลอดภัยของไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่ๆ การที่จะอยู่เหนือการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นบ่อยๆ อาจจะทำให้รู้สึกอัดอั้น เนื่องจากมีข่าวที่ต้องติดตามอยู่มากมาย แต่ในขณะนี้ สถานการณ์ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก เนื่องจากด้านความปลอดภัยของไซเบอร์กำลังหมุนรอบสองคำคือ “การเรียนรู้ลึก” หรือ Deep Learning

แม้ว่าในตอนแรกเราจะรู้สึกตกใจกับการให้ความสนใจที่มากเกินไปต่อการเรียนรู้ลึก แต่ก็เห็นได้ชัดว่าการสร้างความสนใจนั้นเป็นเรื่องที่สมควร ในลักษณะที่คล้ายกับการทำงานของสมองมนุษย์ การเรียนรู้ลึกช่วยให้โมเดล AI สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำสูงได้ โดยการทำงานโดยตรงจากข้อความ รูปภาพ และสัญญาณเสียง

จนถึงจุดนี้ มันถูกเชื่อกันว่าการเรียนรู้ลึกต้องอาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่แตกต่างจากขนาดของข้อมูลที่บริษัทใหญ่ๆ เช่น Google และ Facebook มี เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนภายในองค์กร แต่สิ่งที่ตรงกันข้ามกับความเชื่อนั้น องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ลึกได้ แม้จะมีข้อมูลที่จำกัด

เพื่อช่วยให้ผู้อ่านของเรามีความรู้ที่จำเป็นในการเตรียมองค์กรของตนให้พร้อมสำหรับการเรียนรู้ลึก เราได้รวบรวมบทความที่จะพูดถึงวิธีการที่องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ลึกได้ แม้จะมีข้อมูลที่จำกัดหรือ “เล็ก”

แต่ก่อนที่เราจะเข้าสู่เนื้อหาของบทความ เราต้องการให้คำแนะนำเล็กๆ น้อยๆ แต่สำคัญ – เริ่มต้นด้วยสิ่งที่ง่ายๆ ก่อนที่คุณจะเริ่มสร้างโครงข่ายประสาทที่ซับซ้อนเพียงพอในการนำเสนอในภาพยนตร์科幻 ก่อนอื่นให้เริ่มต้นด้วยการลองใช้โมเดลที่ง่ายและเป็นแบบแผน (เช่น โมเดลป่าランダム) เพื่อให้คุ้นเคยกับซอฟต์แวร์

หลังจากที่เราอธิบายสิ่งเหล่านี้แล้ว มาเข้าสู่วิธีการที่องค์กรสามารถรวมการเรียนรู้ลึกเข้ากับการทำงานได้ แม้จะมีข้อมูลที่จำกัด

#1- การปรับแต่งโมเดลฐาน:

ตามที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น ขั้นตอนแรกที่องค์กรต้องทำหลังจากที่ได้สร้างโมเดลการเรียนรู้ลึกที่ง่ายๆ แล้ว คือการปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับปัญหาเฉพาะที่ต้องแก้ไข

การปรับแต่งโมเดลฐานอาจดูยากบนกระดาษ แต่ในความเป็นจริงแล้วมันไม่ยากเท่าไหร่ ความคิดพื้นฐานเบื้องหลังการปรับแต่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะขององค์กรคือการนำชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีลักษณะคล้ายกับโดเมนที่คุณดำเนินงาน แล้วปรับแต่งรายละเอียดของชุดข้อมูลดั้งเดิมด้วยข้อมูลที่จำกัดของคุณ

สำหรับการหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ องค์กรสามารถพึ่งพา ImageNet ซึ่งให้คำตอบที่ง่ายสำหรับปัญหาในการจำแนกภาพได้ ชุดข้อมูลที่จัดให้โดย ImageNet ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงภาพล้านๆ ภาพที่แบ่งออกเป็นหลายๆ ประเภท ซึ่งสามารถใช้ประโยชน์ได้สำหรับองค์กรจากหลากหลายโดเมน รวมถึงภาพของสัตว์ ฯลฯ

หากกระบวนการปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนแล้วเพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะขององค์กรของคุณยังคงดูยากเกินไป เราแนะนำให้คุณหาคำแนะนำจากอินเทอร์เน็ต เนื่องจากการค้นหาด้วย Google เพียงครั้งเดียวจะให้ผลลัพธ์เป็นหลายๆ ทูโทเรียลเกี่ยวกับวิธีการปรับแต่งชุดข้อมูล

#2- การรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม:

แม้ว่าข้อความที่สองในรายการของเราอาจดูเหมือนไม่จำเป็นสำหรับผู้อ่านบางคน แต่ความจริงคือเมื่อพูดถึงการเรียนรู้ลึก ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นจะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

แม้ว่าเนื้อหาของบทความนี้จะเน้นไปที่การให้คำแนะนำแก่องค์กรที่มีข้อมูลที่จำกัด แต่เราก็พบว่าหลายๆ “ผู้นำ” มองว่าการลงทุนในการรวบรวมข้อมูลเป็นการกระทำที่ผิดพลาด

มันเกิดขึ้นบ่อยๆ ที่ธุรกิจมองข้ามประโยชน์ที่ได้รับจากการเรียนรู้ลึก โดยไม่เต็มใจที่จะลงทุนเวลาและความพยายามในการรวบรวมข้อมูล หากองค์กรของคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับจำนวนข้อมูลที่ต้องรวบรวม เราแนะนำให้สร้างกราฟการเรียนรู้และดูการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพโมเดลเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติม

ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่นิยมมองว่าการแก้ปัญหาเป็นเรื่องของการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้น บ่อยครั้งวิธีที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหาก็คือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณพยายามจำแนกเพชรที่หายาก แต่มีข้อมูลที่จำกัด วิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจนที่สุดคือการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม!

#3- การเพิ่มข้อมูล:

แม้ว่าข้อความสองข้อที่เราได้พูดถึงข้างต้นจะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีในการแก้ปัญหาเกี่ยวกับการนำการเรียนรู้ลึกมาใช้ในองค์กรที่มีข้อมูลที่จำกัด แต่ก็ยังต้องอาศัยดวงชะตาในการทำงานให้สำเร็จ

หากคุณไม่สามารถประสบความสำเร็จในการปรับแต่งชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เราแนะนำให้คุณลองใช้การเพิ่มข้อมูล การเพิ่มข้อมูลเป็นกระบวนการที่เปลี่ยนแปลงหรือเพิ่มข้อมูลที่เข้ามาให้ผลลัพธ์ใหม่โดยไม่ต้องเปลี่ยนค่าลेबел

เพื่อให้เข้าใจการเพิ่มข้อมูลได้ดีขึ้น ลองพิจารณารูปภาพของสุนัข เมื่อหมุนรูปภาพ ผู้ชมยังคงสามารถบอกได้ว่านั่นคือรูปสุนัข นี่คือสิ่งที่การเพิ่มข้อมูลที่ดีต้องการจะบรรลุ

เมื่อพูดถึงการแก้ปัญหาเกี่ยวกับการจำแนกภาพ การเพิ่มข้อมูลมีบทบาทสำคัญและให้เทคนิคการเพิ่มข้อมูลที่หลากหลายเพื่อช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ลึกเข้าใจการจำแนกภาพได้ดีขึ้น

นอกจากนี้ การเพิ่มข้อมูลยังมีหลายวิธีในการนำไปใช้ รวมถึงการประมวลผลภาษา自然และทดลองใช้ GANs ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถสร้างข้อมูลใหม่ๆ ได้

#4- การใช้ผลกระทบของกลุ่ม:

เทคโนโลยีเบื้องหลังการเรียนรู้ลึกบ่งชี้ว่าโครงข่ายถูกสร้างขึ้นจากหลายๆ ชั้น แต่ไม่เหมือนกับความเชื่อที่นิยมว่าชั้นเหล่านั้นเป็นลำดับของการเพิ่มขึ้นของคุณสมบัติ ชั้นสุดท้ายมีหน้าที่เป็นกลไกของกลุ่ม

ความเชื่อที่ว่าองค์กรที่มีข้อมูลที่จำกัดควรสร้างโครงข่ายให้ลึกนั้นถูกแบ่งปันในเอกสาร NIPs ซึ่งสะท้อนความคิดของเรา การใช้ผลกระทบของกลุ่มสามารถช่วยให้องค์กรที่มีข้อมูลที่จำกัดสร้างโครงข่ายการเรียนรู้ลึกที่ลึกขึ้นได้

#5- การใช้ออโต้เอนโคเดอร์:

แม้ว่าข้อความที่ห้าของเราจะได้รับการยอมรับในระดับหนึ่ง แต่เรายังคงเห็นด้วยกับการใช้ออโต้เอนโคเดอร์เพื่อฝึกฝนและเริ่มต้นโครงข่ายอย่างเหมาะสม

หนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้องค์กรล้มเหลวในการผ่านอุปสรรคแรกของการนำการเรียนรู้ลึกมาใช้คือการเริ่มต้นที่ไม่ดีและอันตรายที่ตามมา การฝึกฝนแบบไม่มีการดูแลบ่อยครั้งนำไปสู่การทำงานที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสม ซึ่งเป็นที่ที่ออโต้เอนโคเดอร์สามารถช่วยได้

แนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทคือการสร้างโครงข่ายที่สามารถคาดเดาเนื้อหาของชุดข้อมูลที่เข้ามาได้ หากคุณไม่แน่ใจว่าจะใช้ออโต้เอนโคเดอร์ได้อย่างไร มีหลายทูโทเรียลออนไลน์ที่ให้คำแนะนำที่ชัดเจน

สรุป:

สิ้นสุดบทความนี้ เราต้องการที่จะสรุปสิ่งที่เราได้พูดถึงตลอดบทความ โดยมีการเพิ่มเติม – การรวมความรู้เฉพาะโดเมนเข้ากับการเรียนรู้! ไม่เพียงแต่การเพิ่มความรู้ที่มีค่าจะช่วยเร่งการเรียนรู้ แต่ยังช่วยให้เทคโนโลยีการเรียนรู้ลึกสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นด้วย